此文档介绍了如何使用 ArcGIS Living Atlas of the World 上提供的云掩膜生成 (Sentinel 2) 预训练模型。 此深度学习模型用于从 Sentinel 2 L2A 影像生成分类栅格，栅格中包含三类不同密度的云。
卫星影像有多种应用，包括土地利用和土地覆盖分类、变化检测、对象检测等。 基于卫星的遥感传感器通常会因为遇到云层覆盖而无法采集清晰的地球影像。 在将影像用于分析之前，应该排除云覆盖区域或应用云移除算法。 这些预处理步骤中大多都需要云掩膜。 如果要处理单个场景的影像，尽管手动创建云掩膜十分枯燥，但是相对容易实现。 但如果要处理大量影像，则有必要使用自动化的云识别方式。 此模型可用于从 Sentinel-2 影像自动生成云掩膜。
许可要求
要完成此工作流，需满足以下许可要求：
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Image Analyst 的 ArcGIS Pro 扩展模块
- ArcGIS Enterprise - 已配置栅格分析的 ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online - ArcGIS Image for ArcGIS Online
模型详细信息
此模型具有以下特征：
- 输入 - Sentinel-2 L2A BOA Reflectance 产品，采用栅格、镶嵌数据集或影像服务形式。
- 输出 - 具有三个类的分类栅格：低密度、中等密度和高密度。
- 计算 - 此为计算密集型工作流，建议使用计算能力为 6.0 或以上的 GPU。
- 适用地理位置 - 此模型预计适用于欧洲和美国。 此模型适用于陆地区域。 应避免海洋和湖泊等大型水体。
- 架构 - 此模型使用 ArcGIS API for Python 中实施的 U-net 模型架构。
- 准确率指标 - 此模型用于 L2A 影像时的总体准确率为 94.0%。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载云掩膜生成 (Sentinel 2) 预训练模型。 也可以从 ArcGIS Pro 直接访问模型，或在 ArcGIS Image for ArcGIS Online 中使用模型。
- 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
- 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
- 搜索 Cloud Mask Generation (Sentinel 2)，然后从搜索结果中打开项目页面。
- 单击下载按钮以下载模型。
您可以在 .dlpk 中直接使用下载的 ArcGIS Pro 文件，或者在 ArcGIS Enterprise 中上传并使用文件。 还可以根据需要微调预训练模型。
发布说明
以下为发布说明：
| 日期 | 描述 |
|---|---|
|
2022 年 7 月 | “云掩膜生成 (Sentinel—2)”第一版发布 |